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고속버스 DTG 자료를 활용한 버스 위험운전 행태 분석

원문정보

Analysis of Dangerous Bus Driving Behavior Using Express Bus Digital Tacho Graph Data

김수재, 주재홍, 추상호, 이향숙

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초록

영어

Bus, a major transportation mode, doesn't have a systematical evaluation system for dangerous driving behavior yet. This paper analyzes the characteristics and pattern of bus driving behavior using Digital Tacho Graph(DTG) data on express bus. 8 types of dangerous driving behavior were considered according to timeslot, the day of week and weather condition. As results, rapid acceleration, rapid left·right turn and rapid deceleratio accounted for more than 97% and relatively high percentages were shown in dawn, on Friday and on the clear day, respectively. From the statistical analysis, correlation between the dangerous driving types and difference according the timeslot were found, and 3 groups considering the level of the dangerous driving were suggested. This study contributes to setting an efficient and reliable eduction system for using driving simulators.

한국어

많은 승객들이 이용하는 대중교통수단인 버스의 위험운전을 체계적으로 평가 및 진단하 기 위한 시스템은 현재까지 매우 미흡한 상황이다. 본 연구는 실제 고속버스 운행기록장치 (DTG, Digital Tacho Graph) 자료를 활용하여 버스 위험운전의 특성과 패턴에 대해 분석하였 다. 위험운전 8개 유형에 대해 시간대별, 요일별, 날씨별 분포를 분석한 결과, 급가속(61.3%), 급좌우회전(20.1%), 급감속(15.1%) 유형이 대부분을 차지하였으며, 새벽시간대, 금요일, 맑은 날에 각각 위험운전이 더 많이 발생하는 패턴을 보였다. 이어서 통계분석을 통해 위험운전 유형별 상관성과 시간대별 발생건수의 차이를 규명하였으며, 위험운전의 정도에 따라 3개 그 룹을 제시하였다. 본 연구의 결과는 향후 안전운전 교육기관에서 운전 시뮬레이터를 통한 신 뢰성 있는 진단 및 교육을 수행하기 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

목차

요약
 ABSTRACT
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 선행 연구 검토
 Ⅲ. 버스 DTG 자료
  1. 자료 개요
  2. 자료 특징
 Ⅳ. 버스 위험운전 분석 결과
  1. 버스 위험운전 유형 및 판단기준
  2. 버스 위험운전 발생 현황
  3. 버스 위험운전 통계분석
  4. 교육센터 적용을 위한 시사점
 Ⅴ. 결론
  1. 연구의 요약 및 시사점
  2. 연구의 한계 및 향후 연구 과제
 ACKNOWLEDGEMENTS
 REFERENCES

저자정보

  • 김수재 Su jae Kim. 홍익대학교 도시계획과 박사과정
  • 주재홍 Jaehong Joo. 한국교통안전공단 선임연구원
  • 추상호 Sang ho Choo. 홍익대학교 건설도시공학부 부교수
  • 이향숙 Hyangsook Lee. 인천대학교 동북아물류대학원 조교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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